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Enregistrement W2592290488 · doi:10.1111/ajps.12313

The Fulfillment of Parties’ Election Pledges: A Comparative Study on the Impact of Power Sharing

2017· article· en· W2592290488 sur OpenAlexafffund
Robert Thomson, Terry Royed, Elin Naurin, Joaquín Artés, Rory Costello, Laurenz Ennser‐Jedenastik, Mark Ferguson, Petia Kostadinova, Catherine Moury, François Pétry, Katrin Praprotnik

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Political Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaGöteborgs UniversitetNational Science FoundationVetenskapsrådetFonds de Recherche du Québec-Société et CultureAustrian Science FundRiksbankens JubileumsfondDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPledgeGovernment (linguistics)LegislaturePower (physics)Political scienceBusinessPublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Why are some parties more likely than others to keep the promises they made during previous election campaigns? This study provides the first large‐scale comparative analysis of pledge fulfillment with common definitions. We study the fulfillment of over 20,000 pledges made in 57 election campaigns in 12 countries, and our findings challenge the common view of parties as promise breakers. Many parties that enter government executives are highly likely to fulfill their pledges, and significantly more so than parties that do not enter government executives. We explain variation in the fulfillment of governing parties’ pledges by the extent to which parties share power in government. Parties in single‐party executives, both with and without legislative majorities, have the highest fulfillment rates. Within coalition governments, the likelihood of pledge fulfillment is highest when the party receives the chief executive post and when another governing party made a similar pledge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations395
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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